Cognition发布SWE-2模型，性能逼近顶尖但成本更低

Cognition今日正式发布SWE-2，这是其目前最先进的编程模型。官方表示，SWE-2在FrontierCode 1.1 Main基准上取得50.0%的得分，与Fable 5.1的50.9%仅差一点，同时成本降低64%。在DeepSWE 1.1和Terminal-Bench 2.1等测试中，SWE-2也优于前代SWE-1.7和Grok 4.6，并接近GPT-6 Astra的水平，但价格仅为其四分之一。

SWE-2的突破在于首次将强化学习扩展到数万亿参数规模，基于SWE-1.7的训练基础设施，新增了一个能同时训练所有推理努力等级的算法。该算法对每个努力等级应用线性成本惩罚，并调整奖励基线以稳定训练。此外，Cognition通过改进调度和训练在线草稿模型，提升了解码吞吐量，同时利用量化感知训练降低了内存需求。

在实际表现上，SWE-2的高智能使其能更精准地判断代码库中哪些部分重要，从而减少不必要的探索。在FrontierCode测试中，SWE-2 medium首次有效编辑的中位步骤为18步，远少于SWE-1.7的48步，平均成本降低81%。Cognition还观察到，SWE-2在测试覆盖、灵活性和验证纪律上有所提升，例如在MCP集成不可用时，能自行从已有数据中重建所需信息。

SWE-2即日起可通过Devin Desktop和CLI使用，并正在推广至Devin Web和Fusion平台。